EC運営データ分析のまとめ（店舗集客減退をデータで診断・分析する方法）

来店客減少をデータに基づいて診断・分析する方法

2 つのセグメンテーション思考法による店舗来店者数減少の診断コード。

日々の業務の過程で、店舗への来店客数が説明のつかないほど急激に減少するケースが多く、多くの店舗運営者はこれに驚かされます。この問題を正しくどう捉えたらよいのか分かりません。これは業界における通常のデータ変動によるものでしょうか、それとも人間の不適切な操作によるものでしょうか?したがって、データ駆動型の運用を理解することは、すべての Taobao 運営者が習得すべき方法です。今回は、2種類のセグメンテーション思考による来店客減少の診断コードについてお話します。

セグメンテーション思考は、データ分析において最も一般的に使用される思考であると言えます。それは実践的な問題を解決するために欠かせない思考です。運用プロセス中に問題が発生した場合、まずセグメンテーションの考え方を検討することができます。たとえば、売上は減少し、返金率は上昇し、コンバージョン率は低下し、トラフィックは減少しました。問題をさらに細分化して細分化しなければ、問題を引き起こす要因を知ることは不可能となり、当然問題を解決することは不可能になると言えます。

セグメンテーションの考え方には、水平セグメンテーションと垂直セグメンテーションの 2 種類があります。

→水平セグメンテーションとは、対象の構成を、大きい次元から小さい次元まで連続的に最小の次元に分割するデータ分析プロセスを指します。タイトルの最適化を例に挙げてみましょう。タイトルは、女性向けのおしゃれなバックパックや学生向けのプリントバックパックなど、キーワードごとに細かく分類することができます。キーワードはさらに属性語とカテゴリ語に分けられます。たとえば、属性語にはファッション、プリント、学生などが含まれ、カテゴリ語にはバックパックなどが含まれます。

これらの属性語とカテゴリ語については、カテゴリ語「バックパック」と組み合わせたキーワードのパフォーマンスデータが良くないことが判明した場合は、置き換えることができます。

もう一つのタイプは垂直思考です。セグメンテーションとは、時間軸のセグメンテーションを指します。たとえば、上記の分析では、「バックパック」という単語のデータパフォーマンスが良くないことがわかっているので、時間ディメンションから別のセグメンテーションを行うことができます。学生たちは現在休暇中なので、バックパックは学生によって検索される可能性が高いことがわかります。したがって、この単語は悪い単語であるとは言えません。休日が終わった後も、カテゴリの単語を元に戻す必要があります。

そのため、検索トラフィックに問題がある場合は、キーワードディメンションに基づいてセグメント化する必要があります。問題を特定の語源に分解することによってのみ、問題を解決することができます。

2 種類のセグメンテーション思考を理解したところで、店舗データが減少した場合、セグメンテーション思考を使用して店舗のデジタル診断をどのように実行できるでしょうか。たとえば、ある店舗の売上が最近突然 20% 減少したとします。

では、この問題をどのように分析すればよいのでしょうか?

まず、トラフィック×コンバージョン率×平均注文額×1マイナス返金率という売上の構成要素に基づいてデータ分析を行い、判断を下すことができます。主な理由は、トラフィックが大幅に減少し、パフォーマンスが低下したことです。現時点では、解決方法が分からない人も多いかもしれません。

トラフィックの減少に対して次に何をすべきでしょうか?レベルごとのセグメンテーション分析を実施します。トラフィックは、トラフィックの精度とトラフィックを獲得するためのチャネルという 2 つの次元に分けられます。

→第一次元は、プラットフォームの無料トラフィックとWanliなどの有料チャネルトラフィックに細分化でき、プラットフォームトラフィックはさらに無料トラフィックリソース、トラフィック、イベントトラフィックに細分化できます。無料トラフィックは、さらに Taobao モバイル検索トラフィックと Taobao モバイル推奨トラフィックに分けられます。

→例えば、このステップでは、トラフィック チャネルの分析を通じて、トラフィックの減少は Taobao モバイル検索トラフィックの減少によって引き起こされたことがわかりました。次のステップは、Taobao検索の獲得要因をセグメント化することです。検索トラフィックランキングの競争は、店舗間の競争と商品間の競争の 2 つの側面に分かれています。店舗競争ディメンションには、店舗ライトハウス評価スコアが含まれます。このスコアは 3.5 ポイント未満にはなりません。

→2つ目は店舗DSRです。店舗 DSR が 4.6 未満の場合、基本的に露出は得られません。サービススコアは可能な限り業界水準以上とし、店舗回転率は100％を維持する必要があります。第二に、店舗レベルです。レベルが高くなるほど、トラフィック取得のボトルネックが大きくなります。中でも、店舗ラベルの統一性。ラベルが明確な店舗には、正確なトラフィックが割り当てられる可能性が高くなります。

→2 番目の製品競争ディメンションには、ストア ライトハウス評価スコアが含まれます。低すぎると、競合他社との検索競争ランキングにも影響します。あなたの競争力は不十分です。最低でも3.5ポイント以上をお勧めします。

→次のディメンションには、メイン画像のクリック率、ユニットスロット出力容量、製品の賞賛率、基本販売量、製品に刻印があるかどうかが含まれます。

分析のこの時点では、セグメンテーションの考え方を使用して問題を明確に特定しました。次に操作で何をすべきでしょうか?短期的には、直通列車によってレベルの低下速度を補うことができます。もちろん、この方法では根本的な解決にはならないので、より重要なのは、既存のトラフィック基盤を活用して、できるだけ早く次のシーズンの商品を発売することです。例えば、今は秋なので秋物の服は値上がりしているので、秋物の商品を1点販売し、夏物の商品を半額で提供するなどの販促策を講じることができます。

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